AI超级周期与智能经济 - AI不仅是一个独立的技术赛道，它正站在一个高达10万亿的基础产业之上，将彻底改变现有工种和组织形态 [1] - 尽管今天AI可触达的市场只有200亿，但它实际上改造的是10万亿的市场 [4] - AI的价值会远超互联网，互联网时代的变化主要集中在营销层面，而AI将深入到“研、产、供、销、服”的每一个环节 [4][5] 大模型的技术原理与训练 - 大模型是参数规模大的模型，其发展本质上是基于模型的参数不断扩大，量变带来质变，智能开始涌现 [9] - 训练模型的三大要素是：足够多的数据、足够强的算力以及足够好的模型架构 [11] - 大模型的训练过程分为“预训练”和“后训练”两个阶段：预训练需要消耗约25万亿文字，后训练则需要大量人工标注数据进行指令微调 [13][15][17] - 训练一次大模型的计算量极其巨大，换算成人力需要全球80亿人不间断地打上1000万年才能完成 [17] 大模型的产业落地场景与形态 - 智能体（Agent）是大模型产业落地的最佳形态，可通过RAG（检索增强生成）、专精模型或整合外围系统来构建 [21] - 在交通优化场景中，大模型通过编程和模拟评估，能在人类最优解的基础上将红绿灯等待时间再优化18.9% [22][23] - 数字员工应用：在直播带货场景中，基于大模型的数字人可以实现无限知识、风格可配，并且其带货效果在长时间直播中可能优于真人 [25] - 在3D建模领域，合作伙伴在百度百舸AI计算平台上训练Tripo 3D大模型，大大提升了3D模型的生成效率 [27] AI在具体行业的应用实践 - 在制造行业，与三一能源装备合作，通过上传正确操作视频，AI可自动拆解步骤生成SOP（标准作业程序），并通过摄像头识别实时纠错，保障产品质量 [28][29] - 类似的应用已扩展至餐饮行业，用于确保食品制作标准，避免外卖订单中漏放配件、配错餐等问题 [29] AI时代的企业组织变革 - 未来的组织形态将发生变化，中层干部可能大幅缩减，形成由强有力领导层决策、下层由智能体落实的结构 [32] - AI战略必须是自上而下推动的“一把手工程”，主要原因包括：AI落地有成本且短期效果可能不明显；技术变革会创造新机会的同时淘汰传统岗位，面临内部阻力 [33][34] - 在智能时代，最需要的不是算法专家，而是那些能够定义需求、定义评估标准的人 [36] - “一人公司”（One Person Company）的现象可能会越来越多，借助AI能力，一个人有可能让整个公司运转起来 [31]